基于多任务级联卷积网络模型的人脸检测和识别

深度学习的集成特征提取这一优点使得它广泛应用于人脸检测和识别。提出了一种多任务级联卷积网络模型(Multitask Cascaded Convolution Network,MTCNN)。基于Tensor Flow平台,基于改进的任务级联卷积网络模型检测到人脸,并且用Face Net算法对人脸进行特征提取,用KNN算法对人脸进行识别。实验结果表明,对不同光照下多人图像和遮挡图像的人脸进行检测和识别,具有良好的鲁棒性。     

基于边缘检测的人脸正面图像识别

人脸识别系统是高级信息检索和机器人视觉的重要内容.主要提供了基于人脸正面图像特征提取的方法.在具体实施的过程中,首先是将彩色图像转化成灰度图像来增加图像本身的对比度,以便图像的边缘检测和特征定位,其次是利用边缘检测的方法,对人脸图像进行特征提取,以达到人脸特征识别的目的.     

自然场景下基于数据增强的人脸表情识别研究进展与趋势

由于自然场景下的人脸表情存在光照、姿态、种族、性别等因素的影响,人脸表情图像数据集的多样性才是能够保障自然场景下的人脸表情识别的性能高效提升的关键.基于自然场景下的人脸图像数据增强的方法,通过增加人脸表情数据集的多样性,提升在自然场景下人脸表情识别的精确度.对最近人脸表情识别的数据增强方法进行了总结和分析,并对在自然场景下人脸表情识别数据增强的发展趋势进行了展望.     

基于HOG-多尺度LBP特征的人脸性别识别

针对人脸性别识别中单一特征描述子对人脸信息表达的不足,提出一种方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)和多尺度局部二值模式(local binary patterns,LBP)多特征融合的人脸性别识别算法.首先,对输入图像进行裁剪和缩放得到多个分辨率的人脸图像,再分别提取LBP统计直方图并合成一个特征向量;然后,提取目标图像头肩模型的HOG特征得到HOG特征向量;最后,将LBP特征向量与HOG特征向量合成一个新的特征向量,应用支持向量机(support vector machine,SVM)进行训练.在自建的人脸库中采用10折交叉法测试该算法的准确性,准确率可达93.0%,结果表明该算法对人脸性别识别的准确率优于其他单一的特征提取算法.     

基于多标签核判别分析的人脸身份与性别识别方法

为解决多标签线性判别分析(MLDA)方法在非线性维数约简方面的局限性,提出了一种多标签核判别分析(MKDA)方法,并将其用于人脸的身份与性别识别中.该方法的基本思想是通过非线性映射将训练样本从输入空间映射到高维核特征空间中,并在该特征空间中进行基于MLDA的数据降维.在身份和性别识别中,首先采用MKDA方法对人脸图像特征向量进行降维,获取判别特征矢量集;其次,为每幅人脸图像赋予一个表征身份和性别的多标签类别矢量;最后,采用减秩回归模型(RRR)描述判别特征矢量与多标签类别矢量之间的回归关系,并利用该模型进行未知人脸的身份和性别识别.AR人脸数据库上的实验结果表明:在人脸身份和性别识别中,MKDA方法的识别率高于传统核判别分析(KDA)方法.     

基于面部边缘细节的局部遮挡人脸图像识别

为解决人物面部遮挡情况下识别人脸信息不清楚的缺陷,优化人脸识别系统,提出了基于面部边缘细节的局部遮挡人脸图像识别方法。依据稀疏性表达对人脸图像去噪,根据图像灰度变换原理检测人脸图像边缘,分割边缘区域,计算其阈值以得到人脸图像边缘信息。标记人脸特征点增强信息识别精度,提取人脸图像的特征描述子,并将其输入支持向量机模型中,通过训练实现局部遮挡人脸图像识别。实验结果表明,该方法应用于人脸图像识别平均识别率高于73%,识别时间低于20 s。     

肤色信息在人脸检测中的应用研究

随着视频监控系统的快速发展,智能视频分析技术已经广泛地用于人员跟踪与识别、人员身份认证和行为识别等领域。肤色信息是彩色人脸图像最显著的特征,且具有相对稳定性,常被用于人脸检测。该文通过彩色图像描述常用的颜色模型,给出了利用肤色信息进行人脸检测方法的流程,最后通过仿真实验讨论了利用肤色信息进行人脸检测的方法。实验结果表明利用肤色信息可以较好地检测出人脸区域,能够为后续的人脸特征提取和识别奠定良好的基础。     

基于OpenCV的人脸检测系统设计与实现

本文介绍了OpenCV函数库的基本用法,阐述了目前做人脸检测研究中所使用的常用检测算法,并利用OpenCV设计和实现了图像中人脸的检测,试验结果表明利用OpenCV开发人脸检测系统效率高,识别效果好。     

基于人脸识别技术的人证比对系统设计

针对复杂应用场景下人脸识别系统效率低、实时性差和证件信息运用不充分等问题,设计了基于人脸识别技术的人证比对系统.将该系统应用于多人脸视频场景中,可缩小人脸检测识别范围,提高识别速度和识别率,解决了复杂场景下人脸比对效率低的问题;采用补偿光的办法,解决了强背光对人脸图像检测及特征提取产生的影响.     

嵌入式实时人脸识别系统设计

为实现视频监控系统的网络化和智能化,以ARM为硬件平台结合机器视觉库OpenCV设计一种嵌入式实时人脸检测系统。该系统由嵌入式平台采集USB摄像头数据,通过网络将图像传输至PC主机,从而实现实时监控;系统以QT构建交互界面,采用OpenCV人脸Haar特征进行人脸区域检测,Eigenfaces算法进行人脸识别。结果显示:该系统运行稳,成本低,可以实现网络实时人脸检测与识别,识别率高。     

基于OpenCV的人脸图像预处理技术研究

对采集到的人脸图像进行预处理和训练,以改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度,并且使图像更有利于计算机处理,便于对图像进行分割和边缘检测,从而提高人脸图像人别的准确率,为人脸的提取特征值和识别等操作做好准备.利用PCA人脸识别方法,实现简单且识别准确率高,OpenCV的特点是实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法,实验结果表明,通过预处理后的人脸图像识别效果更好,识别速度更快.     

视频人脸识别系统中的最佳人脸捕获

基于视频的自动人脸识别系统自动选取用于后续识别的最佳人脸图像.设计并实现了一个最佳人脸捕获模块,该模块主要由人脸检测、人脸跟踪和姿态判定环节组成.在实现对视频中的人脸进行检测和跟踪的基础上,可自动截取并保存一张大小合适、清晰度高且姿态最佳的人脸,用于后续的人脸识别.     

基于离散隐马尔可夫模型和奇异值特征的人脸检测

该文提基于离散隐马尔可夫模型（HMM）和奇异值特征的人脸检测方法。这一算法包含2部分工作,首先提出了基于离散隐马尔可夫模型和奇异值特征的正向端正人脸检测方法,然后将该算法扩展到检测任意旋转角度的人脸。扩展算法首先计算当前位置子图像窗口的奇异值特征,将该特征向量经过识别各个旋转角度人脸的HMM模型,得到该子图像窗口的旋转角度,再经过旋正,重新送到识别正面端正人脸的HMM模型,由此确定该子图像窗口是否为人脸,对一个由43幅集体照片组成的正面人脸图像集进行测试,共检测到484人中的425人,检测率为87。8％;而多角度旋转人脸图像检测率为75．1％,实验结果表明,该方法具有良好的检测性能。     

部分遮挡人脸的检测技术分析

生物识别技术是计算机技术的一个新的应用领域,人脸识别成为生物识别中的一个热点问题,人脸检测是人脸识别的前期重要工作部分。现有的人脸检测算法多是针对简单背景下只有一个人验的图像进行的,对部分遮挡人脸的检测很少研究。文中提出局部遮挡人脸恢复的属性关系图方法．通过对较复杂背景下10幅图像实验（包括遮挡人脸和非遮挡人脸）,该算法对非遮挡人脸的正确检测率为98％,对遮挡人脸的准确检出率为62％。该算法对部分遮挡人脸的检测有一定的指导意义,但需要进一步的实验和提高准确检出率。     

基于特征脸的人脸识别系统

提出了一种快速有效的人脸识别系统．针对特征脸方法只能识别标准正面人脸的局限性，设计了前端处理模块，首先计算待识别图像中人脸的倾斜角度，进行相应角度的旋转，然后剪切出人脸图像，进行尺寸调整，经过此处理后再进行特征脸识别．利用ORL人脸库和自建人脸库进行仿真实验，实验结果表明，本识别系统速度快，误识率低，具有实用性．     

一种改进的Adaboost算法的人脸检测分类器

针对人脸检测中单一分类器检测非常耗时,而且没有考虑到检测后提取标准人脸对后续工作(如识别)等问题,提出了运用Adaboost算法,采用正面人脸和人眼两个特征作为分类器,首先用Cascade算法筛选出输入图像中最有可能是人脸的区域,然后根据以正面人脸和人眼为特征的分类器检测人脸区域,并根据检测出来的人眼距离和角度对人脸进行精确的定位.同时针对实际的图像中人脸常常存在一定倾斜,从而影响后续的人脸的识别率这一问题,采取了根据人眼的位置对倾斜图像进行修正.实验结果表明改进的算法能够在保持一定运算速度的基础上取得准确的人脸,具有较好的实用性.     

基于AdaBoost和LLE的视频人脸特征提取研究

特征提取是生物特征识别的关键环节.本文提出了一种基于AdaBoost和LLE的视频人脸特征提取方法.其大致思路是用VFW技术对视频图像进行采集、接着将AdaBoost算法对采集的图像进行人脸检测,最后应用LLE算法对检测到的人脸图像进行降维并提取出特征.项目实践表明,该方法具有便捷性、实用性和有效性.     

针对人脸识别的图像预处理

本文全面介绍了常用的人脸图像预处理算法,包括图像锐化、增强对比度、图像的灰度转换以及图像中值滤波、均值滤波、低通滤波等使用滤波技术对人脸进行预处理的方法。此外,本文详细阐述了一种改进的人脸图像检测与识别的预处理方法,应用该方法得到的标准化图像,解决了传统方法无法适用于侧脸和双眼闭上的人脸的问题。     

基于人脸检测与跟踪的智能监控系统

针对现有视频监控系统的缺陷,提出一种新的基于人脸检测与跟踪的智能监控系统.利用对称差分算法,自动检测场景中的运动区域,限制搜索范围;然后利用BP神经网络对肤色进行识别,获得候选人脸区域,该方法比固定阈值肤色检测方法具有更强的环境适应能力;经过人脸验证,最终定位图像中的人脸;对检测出的人脸,提出了新的基于肤色信息和维护运动人脸缓冲池的方法,主动跟踪目标人脸.依据检测出的人脸信息和当前的日期、时间,建立相应的监控信息标注数据库,以供后期查询.实验表明,该系统能够实时可靠地检测、跟踪运动人脸,满足特定的监控要求.     

一种基于贝叶斯多分类器组合的视频人脸取证系统设计

 贝叶斯多分类器组合模型可以表示图像间的条件概率和限定语义,并依此预测用户查询和序列图像间的相似度,是解决视频序列图像信息检索的有效手段。为了提高视频人脸取证系统中人脸图像匹配速度和准确度,提出和设计了一种基于贝叶斯多分类器的视频人脸跟踪识别取证系统。给出了系统的总体结构、主要模块的设计,以及采用的关键技术。实验中训练数据为有限的静态人脸图像,测试数据为视频图像序列。实验表明,该系统识别效率高、取证能力强、容错性好,在视频人脸分类中具有较好的效果,为动静结合人脸图像分类提供了一定的依据。